5月8日

5月8日·周三 AI工具和资源推荐

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苹果发布搭载M4芯片的新一代iPad Pro，性能强劲价格昂贵

苹果公司在春季新品发布会上推出了备受期待的新一代iPad Pro，该设备搭载了苹果最新的M4芯片，标志着M4芯片的首次亮相。M4芯片由280亿晶体管组成，基于第二代3nm技术，CPU性能较M2提升了50%，GPU性能大幅提升，且首次在iPad上实现了硬件加速光线追踪技术。此外，M4芯片的神经引擎性能强大，每秒可执行38万亿次操作，是苹果迄今为止最强大的AI芯片。 新款iPad Pro分为11英寸和13英寸两个版本，采用双层串联OLED屏幕，提供更高的亮度和色彩精准度。11英寸机型起售价为8999元，13英寸起售价为11499元，而顶配版价格高达19999元。这款iPad Pro不仅是性能上的飞跃，也是价格上的新高。产品将于5月9日开始接受预订，5月15日正式发售。来源：微信公众号【机器之心】

CVPR 2024线上论文分享会即将启动，探索大模型时代的计算机视觉

随着大模型和AIGC技术的发展，计算机视觉领域正迎来新的变革。为了促进学术交流，机器之心将于2024年6月1日举办「CVPR 2024线上论文分享会」，邀请AI社区成员共同学习和探讨。CVPR作为计算机视觉领域的顶级会议，今年共接收了2719篇论文，录用率为23.6%。 分享会将包括Keynote演讲、论文分享和企业招聘等环节，聚焦计算机视觉的热点主题，邀请顶级专家和论文作者进行深入交流。活动将通过机器之心和黄大年茶思屋两个平台进行直播。对于希望分享自己CVPR 2024论文的作者，机器之心也开放了报名通道。这不仅是一个了解最新科研成果的机会，也是企业招聘和学术界交流的绝佳平台。来源：微信公众号【机器之心】

Hugging Face开源机器人工具包LeRobot，推动AI机器人研发

AI初创公司Hugging Face宣布开源其机器人工具包LeRobot，旨在促进AI机器人研究与开发。LeRobot由前特斯拉科学家Remi Cadene领导开发，他于今年3月加入Hugging Face，带来了在Autopilot和Optimus机器人项目中的丰富经验。LeRobot代码库被设计为机器人领域的“Transformers”，提供预训练模型和多功能库，支持数据共享、可视化以及SOTA模型训练。该工具包与物理模拟器无缝集成，允许开发者在虚拟环境中测试AI模型，同时兼容各种机器人硬件。Hugging Face的目标是通过LeRobot建立一个开放的社区，降低研发门槛，促进知识和资源共享，共同推进智能机器人的发展。来源：微信公众号【机器之心】

百度智能云推出5分钟定制3D数字人技术

近日，百度智能云发布了一项令人瞩目的新技术——文生数字人。该技术基于文心一言4.0，能够通过简单的自然语言对话，快速生成3D数字人。用户仅需提供一句话描述需求，系统便能自动拆解任务，从脸型、发型到妆容、服装等，全方位定制数字人形象。整个过程最快仅需5分钟，大大缩短了传统3D数字人定制的周期。此外，该技术还支持实时调整细节，使得数字人能够快速适应不同场景，如直播带货、新闻播报等。百度智能云的这一创新，预示着数字人技术全面AI化，将数字人应用门槛大幅降低，有望推动数字人技术在更广泛领域的应用和商业化进程。来源：微信公众号【量子位】

嬴彻科技卡车NOA实现1亿公里商业里程，加速干线物流智能化

2024年5月7日，自动驾驶技术公司嬴彻科技宣布，其自动驾驶卡车NOA累计安全运营里程已突破1亿公里，标志着智能重卡在干线物流行业的全面覆盖。这一里程的实现，不仅展现了智能重卡在快递快运、零担专线、合同物流等多个细分领域的商业价值，也加速了其商业化应用的步伐。嬴彻卡车NOA自2023年8月超过5000万公里后，通过不断增加适配车型和加速车辆交付，实现了里程的快速增长。目前，嬴彻科技已与多家头部主机厂合作，前装量产多款智能重卡车型，满足不同物流场景的需求。在1亿公里的运营中，嬴彻卡车NOA的智能驾驶技术以安全、省力、省人、省油为核心，为物流行业带来了显著的经济效益。此外，嬴彻科技的数据战略和成熟的数据驱动研发体系，为其自动驾驶算法的迭代更新和技术创新提供了强有力的支撑。公司创始人兼CEO马喆人表示，嬴彻科技将继续利用数据资产优势，加速技术升级，与合作伙伴共同推动干线物流行业的安全、降本、提效和增收。来源：微信公众号【量子位】

ICLR颁发首个时间检验奖，表彰变分自编码器VAE的深远影响

首届国际学习表示会议（ICLR）时间检验奖授予了变分自编码器（VAE）的开创性论文，该论文由Diederik Kingma和Max Welling共同撰写，对深度学习和概率建模的结合做出了重大贡献。VAE技术不仅在图像生成领域产生了深远影响，促进了包括DALL-E 3和Stable Diffusion在内的先进模型的发展，还在音频和文本生成等多个领域得到了广泛应用。Diederik Kingma，作为VAE的主要架构师和论文的第一作者，是深度学习领域的杰出科学家，曾在OpenAI担任算法负责人，并发明了著名的Adam优化器。该论文的核心思想是将隐向量视为概率分布，通过编码器输出均值和方差向量，允许从高斯分布中采样隐向量，进而生成新的图像样本。此外，论文还提出了重参数化技巧，使得模型可以通过梯度下降进行优化。ICLR委员会对VAE的评价是其持久价值在于其优雅性，它不仅加深了我们对深度学习与概率建模相互作用的理解，还激发了后续许多有趣模型的开发。这篇论文在学术界的影响深远，被引次数超过3万次，是深度学习领域的一个重要里程碑。来源：微信公众号【量子位】

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